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Inicio 5 June 2026 05:54

Fin 5 June 2026

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Sistemas Confiables de Toma de Decisiones Basadas en Datos

Únase a expertos de Berkeley AI Research para explorar el núcleo del desarrollo de sistemas de toma de decisiones de IA confiables. Sumérjase en metodologías que enfatizan técnicas basadas en datos junto con los principios clave para garantizar la confiabilidad del sistema. Este curso está disponible en YouTube y se encuentra bajo las categoría.
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Resumen

Join experts from Berkeley AI Research in exploring the core of developing trustworthy AI decision-making systems. Dive into methodologies that emphasize data-driven techniques alongside the key principles of ensuring system reliability.

This course is available on YouTube and falls under the categories of Artificial Intelligence Courses and Business Courses.

Programa

  • Introducción a los Sistemas de Toma de Decisiones Basados en Datos
  • Visión General de la Toma de Decisiones por IA
    Importancia de la Fiabilidad en los Sistemas de IA
  • Comprensión de los Datos en los Sistemas de IA
  • Técnicas de Recolección de Datos
    Preprocesamiento y Limpieza de Datos
    Calidad de los Datos y su Impacto en las Decisiones de IA
  • Principios de Fiabilidad del Sistema
  • Definiciones y Métricas de Fiabilidad del Sistema
    Principios de Diseño para Sistemas de IA Fiables
    Mantener la Fiabilidad en Entornos Dinámicos
  • Algoritmos para la Toma de Decisiones Fiables
  • Revisión de Algoritmos de Aprendizaje Automático
    Técnicas para Mejorar la Robustez del Algoritmo
    Selección de los Algoritmos Adecuados para la Fiabilidad
  • Evaluación y Pruebas de los Sistemas de IA
  • Métodos para Probar la Fiabilidad del Sistema de IA
    Uso de Simulaciones y Pruebas en el Mundo Real
    Métricas para Evaluar el Rendimiento del Sistema
  • Sesgo y Equidad en los Sistemas Impulsados por IA
  • Identificación y Mitigación del Sesgo en los Datos
    Técnicas para Asegurar una Toma de Decisiones Equitativa
    Implicaciones Éticas de las Decisiones de la IA
  • Estudios de Caso y Aplicaciones
  • Análisis de Estudio de Caso de Sistemas de IA Fiables
    Lecciones Aprendidas de Aplicaciones en la Industria
    Tendencias Emergentes y Direcciones Futuras
  • Proyecto de Cierre: Construcción de un Sistema de IA Fiable
  • Diseño y Planificación del Proyecto
    Implementación Usando Datos del Mundo Real
    Presentación y Revisión por Pares de los Proyectos
  • Conclusión y Perspectivas Futuras
  • Revisión de Conceptos Clave
    Discusión sobre el Futuro de los Sistemas de IA Fiables
    Preguntas y Respuestas y Comentarios Finales

Materias

Business